import gradio as gr
import numpy as np
import random
import torch
from diffusers import KolorsPipeline
import spaces
import os

os.environ['HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT'] = '120'

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.float16
repo = "hf-models/Kolors-diffusers"


pipe = KolorsPipeline.from_pretrained(
    repo, torch_dtype=dtype, variant="fp16", device_map="balanced")
MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
MAX_IMAGE_SIZE = 1024

def infer(prompt, negative_prompt="残缺的文字, 残缺的手指，畸形的手指，畸形的手，残肢，低质量、色情", seed=1, randomize_seed=True, width=1024, height=1024, guidance_scale=7, num_inference_steps=32, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
    resPrompt = prompt
    if randomize_seed:
        seed = random.randint(0, MAX_SEED)

    print(resPrompt)

    generator = torch.Generator().manual_seed(seed)

    image = pipe(
        prompt=resPrompt,
        negative_prompt=negative_prompt,
        guidance_scale=guidance_scale,
        num_inference_steps=num_inference_steps,
        width=width, # image_processor.py:111: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast
        height=width,
        generator=generator
    ).images[0]

    torch.cuda.empty_cache()

    return image, seed


examples = [
    '一张瓢虫的照片，微距，变焦，高质量，电影，瓢虫拿着一个木牌，上面写着“我爱 Gitee” 的文字',
    '中国女孩 举着欢迎牌，上面写着"红薯你好"',
    "美丽的白色樱花盛开，在晴朗的天空背景下，树枝上精致而新鲜的花朵，柔和对焦的摄影，日式风格，微距镜头，自然光，春天的气息，色调清新",
    "云销雨霁，彩彻区明，落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色",
    "木框，冰雕，极其细致和复杂，华丽，超现实主义，光滑，焦点清晰，绘画，数字艺术，概念艺术，插图，艺术趋势，象征性和有意义的风格，8K",
    "杰作、获奖、专业、高度详细、居中、中景、全身、动漫风格、插图、风格化、油画、女巫女孩、可爱、拥抱、抱着月亮、太空行星背景、魔法阵列、分形艺术、超级极繁主义、（史诗构图、史诗比例、超现实主义）、鲜艳的色彩、自然光、景深、高清、64K、全景",
    "美食摄影，沙卡蔬卡，顶视图，豪华的米其林厨房风格，工作室灯光，景深，超详细",    "苹果树下一只美丽的老虎神奇宝贝的数字艺术，卡通风格，哑光绘画，魔幻现实主义，鲜艳色彩，超高品质，高细节，高分辨率",
    "一只鹰在森林中飞翔，高分辨率，超现实主义的照片，采用专业色彩分级风格，具有柔和的阴影和干净，清晰的焦点数码摄影, 8k",
    "一张杂志照片，尼康 500，拍摄于日出时的瀑布",
    "小丑是蝙蝠侠电影系列中的反派，他在一面破碎的镜子中看着自己，风格类似克里斯托弗·诺兰，充满动态、黑暗和恐怖的氛围，戏剧性的灯光，细节丰富，充满隐藏细节，超现实主义，壁纸肖像，色彩缤纷的现实主义，对细节的现实关注，高度细节化，色彩缤纷的现实主义，超高清，8K",
    "雨中黄叶树 灯下白头人。我小时候住着茅草房，家里点煤油灯的。江南的秋雨绵绵，凄冷清寒。雨打在茅草上，顺着屋檐流下来，像酱油一样的颜色。到了晚上，昏黄的灯光是这个漆黑寒冷的世界里唯一的温暖和光明。",
    "1女孩，户外，独奏，花，蓝眼睛，长发，看着观众，长裙，帽子，海洋，连衣裙，坐着，白花，天空，虫子，帽子花，白天，刘海，蝴蝶，水，长袖，蓝天，岩石，云，橙色连衣裙，金发，地平线，橙色头饰，头饰，闭嘴，微笑，头花，短袖，看向一边，鸟，风景，多山的地平线，红色头饰，白色连衣裙",
    "客厅，明亮的现代斯堪的纳维亚风格的房子，大窗户。",
]
css = """
#col-container {
    margin: 0 auto;
    max-width: 580px;
}
"""
with gr.Blocks(css=css) as demo:

    with gr.Column(elem_id="col-container"):
        gr.Markdown(f"""
        # Gitee AI Kolors-diffusers
        """)

        with gr.Row():

            prompt = gr.Text(
                label="Prompt",
                show_label=False,
                lines=3,
                placeholder="输入你的提示词",
                container=False,
            )

            run_button = gr.Button("运行", scale=0)

        result = gr.Image(label="Result", show_label=False)
        with gr.Accordion("环境配置", open=False):

            negative_prompt = gr.Text(
                label="否定提示词",
                value="残缺的文字, 残缺的手指，畸形的手指，畸形的手，残肢，低质量、色情",
                max_lines=1,
                placeholder="输入否定提示词",
            )

            seed = gr.Slider(
                label="种子",
                minimum=0,
                maximum=MAX_SEED,
                step=1,
                value=0,
            )

            randomize_seed = gr.Checkbox(label="使用随机种子", value=True)

            with gr.Row():

                width = gr.Slider(
                    label="宽度",
                    minimum=1024,
                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
                    step=64,
                    value=1024,
                )

                height = gr.Slider(
                    label="高度",
                    minimum=1024,
                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
                    step=64,
                    value=1024,
                )

            with gr.Row():

                guidance_scale = gr.Slider(
                    label="引导比例",
                    minimum=0.0,
                    maximum=10.0,
                    step=0.1,
                    value=7.0,
                )

                num_inference_steps = gr.Slider(
                    label="推理步骤数",
                    minimum=1,
                    maximum=50,
                    step=1,
                    value=25,
                )

        gr.Examples(
            label="例子",
            examples=examples,
            cache_examples=True,
            outputs=[result, seed],
            fn=infer,
            inputs=[prompt],
        )
    gr.on(
        triggers=[run_button.click, prompt.submit, negative_prompt.submit],
        fn=infer,
        inputs=[prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed,
                width, height, guidance_scale, num_inference_steps],
        outputs=[result, seed]
    )

#demo.queue(default_concurrency_limit=20,  max_size=40)
demo.launch(show_api=True)
